GENDER. Schwerpunkt. Offener Teil. Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft Journal for Gender, Culture and Society

GENDER

Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft Journal for Gender, Culture and Society

3|19

11. Jahrgang – Vol. 11 ISSN 1868-7245

G E N D E R 3 |1 9 1 1 . J A H R G A N G – V O L . 1 1 V er la g B a rb a ra B u d ri c h

Schwerpunkt

Gender, Technik und Politik 4.0 Diana Lengersdorf, Jutta Weber (Hrsg.)

Bianca Prietl

Nadine Dannenberg

Hannah Schmedes

Lucy Suchman

Offener Teil

Ricarda Drüeke, Elisabeth Klaus

Brigitte Liebig, Noemi Schneider

Maria Sagmeister

Johanna Pangritz

Budrich Journals

GENDER – Zeitschrift für Geschlecht,

Kultur und Gesellschaft

ISSN: 1868-7245 eISSN: 2196-4467

FEMINA POLITICA – Zeitschrift für feministische Politikwissenschaft

ISSN: 1433-6359 eISSN: 2196-1646

FZG – Freiburger Zeitschrift für GeschlechterStudien

ISSN: 0948-9975 eISSN: 2196-4459

Einzelbeiträge im Download

verschiedene Abonnement-Varianten (Print + Online) Online-Freischaltung für Institutionen via IP

mit wachsenden Open Access-Bereichen

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

www.budrich-journals.de

RZ_Gender_03-19.qxp_. 11.09.19 16:24 Seite 1

GENDER

Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft | Journal for Gender, Culture and Society Heft 3, 11. Jahrgang 2019

ISSN 1868-7245, ISSN Online: 2196-4467 Herausgegeben vom:

Netzwerk Frauen- und Geschlechterforschung NRW (Koordinations- und Forschungsstelle) Herausgeberinnen:

Prof. Dr. Carola Bauschke-Urban, Prof. Dr. Sabine Grenz, Prof. Dr. Elisabeth Holzleithner, Dr. Beate Kortendiek, Prof. Dr. Diana Lengersdorf, Prof. Dr. Sigrid Metz-Göckel, Prof. Dr. Sigrid Nieberle, Prof. Dr. Anne Schlüter

Redaktion:Dr. Sandra Beaufaÿs, Dr. Jenny Bünnig, Dr. Beate Kortendiek Redaktionsanschrift:

Netzwerk Frauen- und Geschlechterforschung NRW Redaktion GENDER

Universität Duisburg-Essen, Berliner Platz 6 – 8, 45127 Essen

Tel. +49(0)201.183.2169/2655/6134, Fax +49(0)201.183.2118, redaktion@gender-zeitschrift.de, www.gender-zeitschrift.de Beiträge:

Beiträge bitte über das Online-Redaktionssystem einreichen unter gender.budrich-journals.de. Aufsätze werden im double- blind peer review begutachtet. Richtlinien zur Manuskriptgestaltung bei der Redaktion oder auf www.gender-zeitschrift.de.

Die Hefte von GENDER sind in der Regel Themenhefte. Weitere Informationen dazu ebenfalls auf genannten Webseiten.

Wissenschaftlicher Beirat:

Prof. Dr. Meike Sophia Baader, Prof. Dr. Gertrud M. Backes, Prof. Dr. Christine Bauhardt, Prof. Dr. Regina Becker-Schmidt, Prof. Dr. Renate Berger, Prof. Dr. Ulrike Bergermann, Prof. Dr. Claudia Breger, Prof. Dr. Margrit Brückner, Prof. Dr. Jürgen Budde, Prof. Dr. Andrea D. Bührmann, PD Dr. Waltraud Cornelißen, Prof. Dr. Regina Dackweiler, Prof. Dr. Bettina Dennerlein, Prof. Dr. Johanna Dorer, Prof. Dr. Walter Erhart, Prof. Dr. Hannelore Faulstich-Wieland, Prof. Dr. Edgar Forster, Prof. Dr. Harry Friebel, Prof. Dr. Gabriele Griffin, Prof. Dr. Rebecca Grotjahn, Prof. Dr. Katrin Hansen, Prof. Dr. Sabine Hark, Prof. Dr. Gabriella Hauch, Prof. Dr. Sabine Hering, Prof. Dr. Barbara Holland-Cunz, Prof. Dr. Liisa Husu, Prof. Dr. Elke Kleinau, Prof. Dr. Gudrun Axeli Knapp, Prof. Dr. Gertrud Lehnert, Prof. Dr. Ulrike Lembke, Prof. Dr. Ilse Lenz, Prof. Dr. Brigitte Liebig, Prof. Dr. Martin Lücke, Prof. Dr. Helma Lutz, Prof. Dr. Michiko Mae, Prof. Dr. Andrea Maihofer, Prof. Dr. Michael Meuser, Prof. Dr. Birgit Meyer, Prof. Dr. Sylvia Mieszkowski, Prof. Dr. Tanja Mölders, Dr. Mona Motakef, Prof. Dr. Julia Nentwich, Prof. Dr. Hildegard Nickel, Prof. Dr. Kerstin Palm, Prof. Dr. Tanja Paulitz, Prof. Dr. Andrea Pető, Prof. Dr. Ralf Poole, Prof. Dr. Susanne Rode-Breymann, Prof. Dr. Katja Sabisch, Prof. Dr. Ute Sacksofsky, Prof. Dr. Britta Schinzel, Prof. Dr. Sylka Scholz, Prof. Dr. Kyoko Shinozaki, Prof. Dr. Mona Singer, Prof. Dr. Paula Irene Villa, Prof. Dr. Susanne Völker, Prof. Dr. Marie-Theres Wacker, Prof. Dr. Friederike Wapler, Prof. Dr. Christine Wimbauer, Prof. Dr. Heidemarie Winkel.

Erscheinungsweise und Bezugsbedingungen:

GENDER erscheint dreimal jährlich mit einem Jahresumfang von rund 480 Seiten.

Das Jahresabonnement (print) kostet regulär 51 €, für Studierende 39,90 €, das Kombi-Abo (print und digital) kostet für Insti- tutionen 108 €, für Privatleute 65 €, für Studierende 57 €, jeweils zzgl. Versandkosten. Kündigungen bitte drei Monate vor Jahresende schriftlich an den Verlag. Ein Einzelheft kostet 24,00 € zzgl. Versandkosten.

Preise für Online-Only-Abos finden Sie unter gender.budrich-journals.de.

Unter gender.budrich-journals.de finden Sie auch den Link zu Abobestellung und können sich einzelne Beiträge gegen eine geringe Gebühr herunterladen (Zahlung bequem über PayPal). Bestellungen von Abos und Einzelheften auch möglich unter www.gender-zeitschrift.de.

(c) 2019 Verlag Barbara Budrich, Opladen.

Die Zeitschrift sowie alle in ihr enthaltenen Beiträge sind urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlages. Das gilt insbesondere für Verviel- fältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen sowie die Einspeicherung und Verarbeitung in elektroni- schen Systemen. Namentlich gekennzeichnete Beiträge geben nicht in jedem Fall die Meinung der Redaktion wieder.

Umschlaggestaltung: disegno visuelle kommunikation, Wuppertal – www.disegno-kommunikation.de unter Verwendung einer Grafik von fotolia.com/(c) Bocos Benedict

Satz: Susanne Albrecht-Rosenkranz, Opladen Lektorat (Deutsch): Dr. Mechthilde Vahsen, Düsseldorf Lektorat (Englisch): Ute Reusch, Berlin; Susanne Röltgen, Köln Druck: paper & tinta, Warschau

Printed in Europe

Abonnements- und Anzeigenverwaltung:

Verlag Barbara Budrich. Stauffenbergstr. 7. 51379 Leverkusen.

Tel. +49 (0) 2171.344.594 – Fax +49 (0) 2171.344.693 – info@budrich.de www.budrich.de / www.budrich-journals.de

2|19 Verwandtschaftsverhältnisse – Geschlechterverhältnisse im 21. Jahrhundert

1|19 Hochschule und Geschlecht

3|18 Mode und Gender

2|18 Flucht – Asyl – Gender

1|18 Praxeologien des Körpers: Geschlecht neu denken

3|17 Gender und Design – zum vergeschlechtlichten Umgang mit dem gestalteten Alltag

2|17 Schwangerschaft, Geburt und Säuglingszeit

1|17 Geschlechterverhältnisse verhandeln – arabische Frauen und die Transformation arabischer Gesellschaften

3|16 Gemachte Verhältnisse: Forschungsperspektiven auf Kindheit, Jugend und Geschlecht

2|16 Normalität dekonstruieren: queere Perspektiven

1|16 Liebe – Annäherungen aus Geschlechterperspektive

3|15 Intellektuelle Frauen

2|15 Sex und Gender in der biomedizinischen Forschung

1|15 Geschlechterkonstruktionen in schulischen Handlungsfeldern

Sonderheft 2017

Alte neue Ungleichheiten? Auflösungen und Neukonfigurationen von Erwerbs- und Familiensphäre

Sonderheft 2016

Bewegung/en. Beiträge zur 5. Jahrestagung der Fachgesellschaft Geschlechterstudien

Bestellungen von Abonnements und Einzelheften über www.budrich-journals.de und unter www.gender-zeitschrift.de. Bezugsbedingungen siehe Impressum.

GENDER

Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft Schwerpunkte der letzten Ausgaben

RZ_Gender_03-19.qxp_. 11.09.19 16:24 Seite 2

GENDER

Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft

Heft 3

11. Jahrgang 2019

ISSN 1868-7245

0-Gender3-19_001_002.indd 4

0-Gender3-19_001_002.indd 4 04.09.2019 18:24:3904.09.2019 18:24:39

GENDER Heft 3 | 2019, S. 3–4

Inhalt 11. Jahrgang 2019 • Heft 3

GENDER

Zeitschrift für Geschlecht, Kultur und Gesellschaft

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik

Queer Surveillance Studies. Überlegungen zu den Schnittstellen von Queer Theory und Surveillance Studies

Unbestimmtheitsspielräume – Mögliche feministische Anschlüsse an Gilbert Simondons Existenzweise technischer Objekte

Feministische Science & Technology Studies (STS) und die Wissenschaften vom Künstlichen

Die Instrumentalisierung von Frauen*rechten in rechten Diskursen am Beispiel der Kampagne

#120db

To whom it may concern? Gründungsförderung und Gleichstellung an Schweizer

Fachhochschulen

Mutterschutz, Papa-Monat und heteronormative Familienorganisation Fürsorgend und doch hegemonial? Eine empirische Untersuchung zum Verhältnis von Männlichkeit, Feminisierung und Punitivität in pädagogischen Kontexten

Bianca Prietl

Nadine Dannenberg

Hannah Schmedes

Lucy Suchman

Ricarda Drüeke, Elisabeth Klaus

Brigitte Liebig, Noemi Schneider

Maria Sagmeister

Johanna Pangritz

7

Schwerpunkt

Offener Teil Vorwort

Gender, Technik und Politik 4.0

Analysen und Debatten

Diana Lengersdorf, Jutta Weber (Hrsg.)

11

26

41

56

84

100

116

132

4 Inhalt

GENDER 3 | 2019

Inka Greusing, 2018: „Wir haben ja jetzt auch ein paar Damen bei uns“ – Symbolische Grenzziehungen und Heteronormativität in den Ingenieurwissenschaften

Ulrike Schildmann/Sabine Schramme/

Astrid Libuda-Köster, 2018: Die Kategorie Behinderung in der

Intersektionalitätsforschung. Theoretische Grundlagen und empirische Befunde Heike Mauer, 2018: Intersektionalität und Gouvernementalität. Die Regierung von Prostitution in Luxemburg

Uta Klein/Eddi Steinfeldt-Mehrtens (Hrsg.), 2018: Wegbereiter_innen der Gender und Queer Studies. Kartenspiel mit Begleitheft Sandra Beaufaÿs

Christine Demmer

Mira Fey

Bettina Jansen-Schulz

150

153

156

159

Rezensionen

01-Gender3-19_Inhalt_003-004.indd 4

01-Gender3-19_Inhalt_003-004.indd 4 05.09.2019 12:10:0405.09.2019 12:10:04

GENDER Heft 3 | 2019, S. 5–6

Content Vol. 11 2019 • issue 3

GENDER

Journal for Gender, Culture and Society

Feminist reflections on the promises of big data Queer surveillance studies. Reflections on the interfaces between queer theory and surveillance studies

Spaces of indeterminacy – Possible feminist affiliations to Gilbert Simondon’s On the Mode of Existence of Technical Objects

Feminist STS and the sciences of the artificial

The exploitation of women’s* rights in right- wing discourses using the example of #120db To whom it may concern? Spin-off promotion and gender equality at Swiss universities of applied sciences

Heteronormativity and parental leave policies Caring yet hegemonic masculinity? An empirical study of the relationship between masculinity, feminization and punitiveness in pedagogical contexts

Bianca Prietl

Nadine Dannenberg

Hannah Schmedes

Lucy Suchman

Ricarda Drüeke, Elisabeth Klaus Brigitte Liebig, Noemi Schneider

Maria Sagmeister Johanna Pangritz

11 26

41

56

84

100

116 132

Essays

Essays

Introduction

Gender, Technology and Politics 4.0

Open Part

Diana Lengersdorf, Jutta Weber (Eds.)

7

6 Content

GENDER 3 | 2019

Inka Greusing, 2018: „Wir haben ja jetzt auch ein paar Damen bei uns“ – Symbolische Grenzziehungen und Heteronormativität in den Ingenieurwissenschaften

Ulrike Schildmann/Sabine Schramme/

Astrid Libuda-Köster, 2018: Die Kategorie Behinderung in der

Intersektionalitätsforschung. Theoretische Grundlagen und empirische Befunde Heike Mauer, 2018: Intersektionalität und Gouvernementalität. Die Regierung von Prostitution in Luxemburg

Uta Klein/Eddi Steinfeldt-Mehrtens (Hrsg.), 2018: Wegbereiter_innen der Gender und Queer Studies. Kartenspiel mit Begleitheft Sandra Beaufaÿs

Christine Demmer

Mira Fey

Bettina Jansen-Schulz

150

153

156

159

Book Reviews

02-Gender3-19_Content_005-006.indd 6

02-Gender3-19_Content_005-006.indd 6 05.09.2019 12:13:1405.09.2019 12:13:14

GENDER Heft 3 | 2019, S. 7–10

Vorwort

https://doi.org/10.3224/gender.v11i3.01

Gender, Technik und Politik 4.0 – Über digitalen Kapitalismus, disruptive Technologien und neue Regime der Unsicherheit

Diana Lengersdorf, Jutta Weber

Die große Technikeuphorie des globalen Nordens in den 1980er-Jahren, die verbun- den war mit Vorstellungen einer digitalen Demokratisierung und die auf einen egali- sierenden Cyberfeminismus setzte, ist vorbei. Sozioökonomische und technopolitische Entwicklungen nach 1989 machen erst einmal nicht viel Hoffnung für einen neuen Aufbruch und scheinen auf die zunehmende Verfestigung der neoliberalen ‚New World Order‘ nach dem Ende des Kalten Krieges hinzuweisen: Seien es die postkolonialen, menschenverachtenden (Drohnen-)Kriege in Afghanistan, Irak und Syrien, die Zuspit- zung des präemptiven Sicherheitsparadigmas, die immer massiver aufgehende Schere zwischen Arm und Reich, die Hegemonie von disruptiven Plattformökonomien, die ‚Af- fektivierung‘ medialer Diskurse oder wachsender Populismus, Rechtsradikalismus und massive Demokratiedefizite. Allerdings erleben wir in den letzten Jahren gleichzeitig neue politische Bewegungen wie Black Lives Matter, eine dritte oder gar vierte Welle der Frauenbewegung nicht nur in Europa und den USA (#notinmyname, #WoYeShi,

#MeToo, etc.), einen wachsenden Protest gegen Rechtsradikalismus (#unteilbar) oder die Fridays for Future, die auf ein erstarkendes politisches Bewusstsein und eine zuneh- mende solidarische Mobilisierungskraft (auch jenseits des Internets) hinweisen.

Technologien spielen bei all diesen auch widersprüchlichen Entwicklungen eine ent- scheidende Rolle. Zugleich wird zunehmend erfahrbar, dass Technik nicht in einem rein prothetischen, instrumentellen Verhältnis zu ‚uns‘ Menschen steht und wir auch nicht mehr selbstverständlich von der einen von ‚uns‘ allen geteilten Welt ausgehen können.

Donna Haraway hatte schon 1985 in ihrem Cyborg-Manifest auf die Entstehung einer neuen technowissenschaftlichen Kultur und die Entwicklung eines Turbo kapitalismus auf der Basis eines massiven militärisch-industriellen Komplexes, aber auch die Neuord- nung der Wissens- und Geschlechterordnungen hingewiesen. Umso erstaunlicher ist, dass etablierte Wissenschaften nur sehr zögerlich auf diese komplexen, nur interdisziplinär zu fassenden, Entwicklungen reagieren. So entsteht z. B. in Deutschland erst in den letzten Jahren eine breite interdisziplinäre STS-(Science & Technology Studies-)Community¹, und viele Nachwuchswissenschaftler_innen stellen heute viele ‚alte‘ wissen(schafts)- und gesellschaftstheoretische, aber auch ontologische und ethische Fragen neu: Wie ist etwa das Wiedererstehen eines Positivismus, der Glaube an die rohen, dekontextualisier- ten Fakten/Daten (u. a. Houben/Prietl 2018) zu interpretieren? Wie und warum breiten sich Strategien eines (Neo-)Behaviourismus in Form von Immersion, Nudging und Bio

& Social Scoring auch jenseits des weißen, männlichen Sillicon Valley so rapide aus?

Werden diese Logiken auch durch neue Technologien wie NoSQL-Datenbanken, bio- metrische oder Machine Learning-Verfahren weiter vorangetrieben (u. a. Weber 2016)?

Wie lassen sich heutige Mensch-Maschine-Assem b lages (u. a. Kämpf/Rogers 2018) den- ken, ohne Fragen der Verantwortung aufzugeben und Asymmetrien im Mensch/Natur-

1 Vgl. https://stsingermany2019.com, Zugriff am 10.08.2019.

8 Vorwort

GENDER 3 | 2019

Maschine-Verhältnis zu verleugnen (u. a. Suchman 2018)? Wie hängen Globalisierung, Neoliberalismus und die Biopolitik der Optimierung (Knorr-Cetina 2007) mit Fragen der Geschlechterordnung zusammen? Und wie werden sich gesellschaftliche und geschlecht- liche Ordnungen im Zeitalter der Industrie 4.0 und der digitalen Ökonomie entwickeln, wenn ,humans need not apply‘ (CPG Grey 2014)? Denn nun verlieren nicht mehr ‚nur‘

niedrig qualifizierte Menschen in großem Ausmaß ihren Arbeitsplatz, sondern auch das mittlere Management ( Raffetseder/Schaupp/ Staab 2017), Verwaltungsangestellte, Ban- ker_innen, Versicherungsmakler_innen u. a. m.?² Gleichzeitig stehen zunehmend Fragen nach alternativen Formen von Crowdsourcing und -sharing im Raum und wie sich die- se entwickeln ließen, damit egalitärere und gerechtere Formen von Arbeiten und Leben möglich werden. Was wären neue Formen technologischer Souveränität, die Alternativen zu den hegemonialen, monopolistischen Plattformen darstellen?

Um heterogene Phänomene wie Big Data, digitale Überwachung und die Entste- hung neuer Wissensregime, die Verflechtungen von Identität, Geschlecht und Technik oder auch die neue politische Ökonomie des digitalen Kapitalismus verstehen zu kön- nen, brauchen wir komplexe analytische Instrumente, die über disziplinäre Grenzen hinausgehen. Damit kommt insbesondere inter- und postdisziplinären Forschungsper- spektiven eine zentrale Bedeutung zu.

Cui bono ist sicherlich nach wie vor die zentrale Leitfrage feministischer Forschung, von Geschlechterforschung und Queer Studies, die wir mit unserem Call mobilisiert ha- ben. Mit den Beiträgen des Heftschwerpunktes sind sicherlich nicht alle unsere Fragen beantwortet worden, aber wir können einige Ansätze zu einer Weiterentwicklung femini- stischer Gesellschafts- und Techniktheorie und einer kritischen Politik 4.0 versammeln.

Mit einer diskursanalytischen Vorgehensweise untersucht Bianca Prietl in ihrem Beitrag Verflechtungen kultureller (Wissens-)Grundlagen von Big Data mit jenen ver- geschlechtlichter und vergeschlechtlichender Macht- und Herrschaftsverhältnisse. Wie Prietl deutlich macht, fordert die algorithmisierte Analyse von heterogenen und un- strukturierten Großdatensätzen Utopien ebenso heraus wie Dystopien, wenngleich die heraufbeschworenen Potenziale von Big Data sich bis dato in der Praxis noch nicht zeigen. Unabhängig davon, ob die Technologie jemals ihren Potenzialverheißungen ent- sprechen wird, weisen die kontrovers geführten Debatten zu Big Data auf Justierungen oder auch Etablierungen diskursiver Konstellationen hin, die einer kritisch-reflexiven

2 Vgl. zu diesen Fragen u. a. folgende Literatur: Houben, Daniel & Prietl, Bianca (2018). Einfüh- rung. Sozio logische Perspektiven auf die Datafizierung des Sozialen. In Daniel Houben &

Bianca Prietl (Hrsg.), Datengesellschaft. Einsichten in die Datafizierung des Sozialen (S. 7–32).

Bielefeld: transcript; Weber, Jutta (2016). Keep Adding. Kill Lists, Drone Warfare and the Poli- tics of Databases. Environment and Planning D: Society and Space, 34(1), 107–125. https://doi.

org/10.1177/0263775815623537; Kämpf, Katrin M. & Christina Rogers (2018). Digitale Schnitte.

Fleisch-Technologie-Informations-Amalgame zerschneiden. In Christoph Brunner, Raimund Minichbauer, Kelly Mulvaney & Gerald Raunig (Hrsg), Technökologien (S. 79–98). Wien, Linz:

Transversal; Suchman, Lucy (2018 [2007]). Rekonfigurationen. In Hannelore Bublitz, Käthe von Bose, Matthias Fuchs & Jutta Weber (Hrsg.), Körper, Materialitäten, Technologien (S. 157–194).

Paderborn: Wilhelm Fink; Knorr-Cetina, Karin (2007). Umrisse einer Soziologie des Postsozialen.

In Hanno Pahl & Lars Meyer (Hrsg.), Kognitiver Kapitalismus. Soziologische Beiträge zur Theorie der Wissensökonomie (S. 25–41). Marburg: Metropolis; CPG Grey (2014). Humans Need Not Ap- ply, 13. August 2014. Zugriff am 10. August 2019 unter https://www.youtube.com/watch?v=7Pq- S557XQU; Raffetseder, Eva-Maria; Schaupp, Simon & Staab, Philipp (2017). Kybernetik und Kon- trolle. Algorithmische Arbeitssteuerung und betriebliche Herrschaft. PROKLA, 187(2), 227–247.

1-Gender3-19_Einleitung.indd 8

1-Gender3-19_Einleitung.indd 8 04.09.2019 18:00:2004.09.2019 18:00:20

Vorwort 9

GENDER 3 | 2019

Analyse bedürfen. Umso mehr erstaunt, dass die Frage, wie das Phänomen Big Data aus feministischer Perspektive einzuschätzen ist, derzeit eine Leerstelle darstellt. Hierzu leistet der Artikel von Bianca Prietl einen zentralen Beitrag.

Auch Nadine Dannenberg stellt ein grundlegendes Desiderat fest, das aus einer feh- lenden Kenntnisnahme queerfeministischer Positionen im Forschungsfeld der Surveil- lance Studies hervorgeht. Dannenberg nimmt in ihrer Literaturanalyse eine hetero- sexual-normativitäts-kritische Perspektive ein, um Möglichkeiten auszuloten, über Symp tomanalysen hinauszugehen und Bedingungen von Überwachung besser zu ver- stehen. Während in den Surveillance Studies Überwachung vor allem zusammen mit Un/Sichtbarkeit und Un/Sicherheit diskutiert wird, eröffnet Dannenberg eine Erweite- rung um Macht und Sex (im Sinne eines Dispositivs) und verweist darauf, dass sowohl Sex als auch der Körper als Kontrollinstanzen zu begreifen sind, die „mannigfaltige, multiple Überwachungsmodi ebenso antreibt wie legitimiert“ (S. 30). Gleichzeitig wird Privatheit affektiv und sexuell aufgeladen und als Opposition zu einer vermeintlich ra- tional-objektiven Öffentlichkeit konstruiert.

Materie ist auch im Beitrag von Hannah Schmedes ein zentraler Bezugspunkt, ins- besondere die Dichotomie zwischen Geist oder Intellekt als formgebender Entität und dem als ‚leblose‘ Materie stigmatisierten Körper. Schmedes wendet vor dem Hinter- grund methodologischer Überlegungen des Neuen Materialismus eine diffraktive Me- thode an und liest Gilbert Simondons technikphilosophische Arbeiten mit den Augen feministischer Intersektionalitätsforschung. Es ist insbesondere die Bedeutung von Un- bestimmtheit für das relationale Werden, die es Schmedes ermöglicht zu zeigen, „inwie- fern technische Objekte und assoziierte Milieus bedeutsam sein können, um feministi- sche Lesarten von Körper und Subjektivierung fortzuführen“ (S. 43).

An das Ende unserer Special Issue stellen wir bewusst einen einschlägigen Text der feministischen Technikforscherin Lucy Suchman, die schon in den 1980er-Jahren be- kannt wurde mit ihrer Kritik der KI, die in den Technowissenschaften selbst eine breite Diskussion der Grundlagen Künstlicher Intelligenz auslöste und langfristig zur Ausbil- dung der Forschungsbereiche Human-Computer Interaction und den Workplace Studies führte³ – Ansätze, die heute wieder neues Gewicht gewinnen. Der vorliegende Text, der 2008 erschienen ist, wurde für diese GENDER-Ausgabe – von Katrin M. Kämpf auf sensible und kenntnisreiche Weise – zum ersten Mal ins Deutsche übersetzt. Der Text diskutiert zentrale Fragen und Probleme an der Schnittstelle von feministischer Technik- forschung bzw. STS und den Wissenschaften vom Künstlichen – also Künstliche Intel- ligenz, Machine Learning, Kognitionswissenschaft, Robotik, Big Data etc. – und macht deutlich, dass das Verdienst der STS darin liegt, „quer zu den Disziplinen zu arbeiten und dabei sowohl historisch als auch für gegenwärtige Projekte ein detailliertes und kritisches Verständnis der Sozialität von Wissenschaft und Technologie zu schaffen“ (S. 58).

Feministische STS analysiert zudem kritisch relevante Diskurse wie materielle Praktiken und fragt nach den Effekten, Interessenlagen und eingebetteten Werten und Normen historischer und aktueller Wissens- und Technikproduktion, um langfristig „an- dere Arten der Konfiguration technologischer Zukünfte möglich [zu] machen“, wie es Lucy Suchman in ihrem Beitrag formuliert.

3 Vgl. Pentenrieder, Annelie & Weber, Jutta (im Erscheinen): Lucy Suchman. In Martina Heßler &

Kevin Liggieri (Hrsg.), Handbuch Technikanthropologie. Baden-Baden: Nomos.

10 Vorwort

GENDER 3 | 2019

Wir hoffen, dass wir mit dieser Ausgabe einen Beitrag zu diesem Projekt leisten konnten, auch wenn viele Themen – auch angesichts des begrenzten Raumes – noch offen bleiben mussten, die wir in dieser Ausgabe gerne gesehen hätten.

Offener Teil

Der Offene Teil dieser Ausgabe wird von Ricarda Drüeke und Elisabeth Klaus eröffnet, die sich in ihrem Beitrag mit der 2018 gestarteten „Frauenrechts-Kampagne“ #120db der in Frankreich entstandenen rechtsextremen Gruppierung „Identitäre Bewegung“

auseinandersetzen. Im Mittelpunkt steht dabei die Analyse von YouTube-Videos zu die- ser Kampagne, an denen die Autorinnen die Verknüpfung zwischen den angeblichen Forderungen nach Frauen*rechten mit geschlechterbinären, rassistischen und antifemi- nistischen Positionen sichtbar werden lassen. Es gelingt ihnen so, herauszuarbeiten, wie Frauen*rechte hier instrumentalisiert werden, um Ausgrenzung zu legitimieren.

Unter dem Titel „To whom it may concern?“ richten Brigitte Liebig und Noemi Schneider in ihrem Aufsatz den Blick auf Gründungsförderung und Gleichstellung an Schweizer Fachhochschulen und stellen in diesem Zusammenhang ihre Studie vor.

Auf Basis einer schriftlichen Umfrage aus den Jahren 2017/18 sowie Interviews mit Gleichstellungs- bzw. Diversitätsbeauftragten und Leitern von Gründungszentren an öffentlich-rechtlichen Fachhochschulen machen sie deutlich, dass Wissenschaftlerinnen selten als Zielgruppe der Gründungsförderung erkannt werden und dass es bislang kaum spezielle Unterstützungsmaßnahmen für Frauen gibt. Auch das Bewusstsein für dieses Ungleichgewicht ist aktuell sehr gering ausgeprägt.

Im Mittelpunkt des Beitrags von Maria Sagmeister steht eine Analyse von arbeits- rechtlichen Elternschutzrechten. Indem die Autorin die unterschiedlichen Rechte für Geburtsmütter und andere Elternteile einander gegenüberstellt, kann sie diese kritisch auf die Schaffung und Schließung von Handlungsräumen hin befragen. Sagmeister stellt auf diese Weise und aus einer heteronormativitätskritischen Perspektive dar, wie sich die verschiedenen Behandlungen und das Bereitstellen von geschlechtsspezifisch unterschiedlichen Handlungsoptionen auf das Verhältnis der Eltern auswirken und die Arbeitsteilung mitstrukturieren.

In ihrem Beitrag „Fürsorgend und doch hegemonial?“ präsentiert Johanna Pangritz eine empirische Untersuchung zum Verhältnis von Männlichkeit, Feminisierung und Punitivität in pädagogischen Kontexten. Auf der Grundlage einer quantitativen Erhe- bung unter Studierenden der Erziehungs- und Bildungswissenschaften zeichnet die Au- torin nach, dass Befragte, die eine Abwertung des Erzieher_innenberufs durch Femini- sierung befürchten, nicht automatisch strafende Erziehungseinstellungen befürworten, doch bedingen hegemoniale Männlichkeitsvorstellungen die Tendenz zu einer punitiven Erziehungsorientierung.

Abgerundet wird das Heft durch Besprechungen von vier aktuellen Publikationen aus dem Kontext der Frauen- und Geschlechterforschung.

Die Zeitschrift GENDER bedankt sich bei allen Gutachter_innen, die diese Ausgabe durch ihre Expertise und Rückmeldungen unterstützt haben.

1-Gender3-19_Einleitung.indd 10

1-Gender3-19_Einleitung.indd 10 04.09.2019 18:00:2004.09.2019 18:00:20

GENDER Heft 3 | 2019, S. 11–25

Schwerpunkt

Bianca Prietl

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik

https://doi.org/10.3224/gender.v11i3.02

Zusammenfassung

Im Kontext von Digitalisierung und Data­

fizierung werden seit einigen Jahren die Poten ziale und Risiken eines mit dem Auf­

stieg von Big Data verbundenen, neuen Wahrheitsregimes diskutiert. Dabei steht die Diskussion, wie Big Data aus feministischer Perspektive einzuschätzen ist, noch am An­

fang. Der Aufsatz leistet einen Beitrag zu die­

ser Diskussion, indem er die Versprechen von Big Data, genauer die sich hierin artikulieren­

de erkenntnistheoretische Trias aus Daten­

fundamentalismus, post­explanativem Anti­

zipationspragmatismus und anti­politischem Solutionismus einer diskurstheoretisch infor­

mierten und feministisch inspirierten Ratio­

nalitätskritik zuführt. Analytisch rekonstruiert werden so die Verflechtungen der kulturellen (Wissens­)Grundlagen von Big Data mit ver­

geschlechtlichten und vergeschlechtlichen­

den Macht­ und Herrschaftsverhältnissen.

Schlüsselwörter

Big Data, Feministische Rationalitätskritik, Wahrheitsregime, Diskurstheorie, Machtana­

lyse

Summary

Feminist reflections on the promises of big data

The rise of a new regime of truth, called big data, has attracted considerable attention within the context of digitization and data­

fication throughout the last couple of years.

Feminist reflections on big data are, however, only just beginning. This article contributes to this debate by introducing the epistemologi­

cal foundations of big data to a critique of ra­

tionality that is informed by discourse theory and feminist epistemologies. It thus takes a closer look at the promises and epistemologi­

cal claims made in the name of big data, name ly data fundamentalism, post­explana­

tory anticipation pragmatism and anti­politi­

cal solutionism, and analyses their linkages with gendered power relations.

Keywords

big data, feminist critique of rationality, regime of truth, discourse theory, power anal ysis

1 Einleitung

Im Kontext der fortschreitenden Digitalisierung und Datafizierung der Gesellschaft werden seit einigen Jahren die Potenziale und Risiken einer algorithmisierten, teilweise selbst gesteuerten Analyse von zumeist heterogenen und unstrukturierten Großdatensät- zen, sog. Big Data, für die Generierung von (antizipierendem Gestaltungs-)Wissen über das Soziale diskutiert.¹ Fürsprecher*innen von Big Data versprechen ganz im Sinne

1 Die meisten, auch geistes­ und sozialwissenschaftliche, Beiträge rekurrieren wie selbstverständlich auf eine ursprünglich aus der Informatik stammende Definition von Big Data, die diese mittels drei Vs – nämlich: volume, velocity und variety – zu bestimmen sucht. Trotz ihrer Prominenz ist diese Definition weder eindeutig und trennscharf noch unumstritten. Big Data zeichneten sich demnach

12 Bianca Prietl

GENDER 3 | 2019

einer neuen Technikutopie die Produktion von mehr, besserem und vor allem prädikti- vem Wissen, dessen politische, ökonomische und zivile Nutzbarmachung es nicht nur erlaube, das Leben aller Menschen zu verbessern, sondern auch die großen Mensch- heitsprobleme schlechthin zu lösen (Anderson 2008; Mayer-Schönberger/Cukier 2013; Geiselberger/Moorstedt 2013). Diesen gegenüber stehen kulturpessimistisch bis alarmistisch anmutende populärwissenschaftliche Beiträge, die gleichermaßen generali- sierend vor einer Verwandlung von Big Data in Big Brother warnen (Morgenroth 2014;

Schreier 2015). Zuletzt hat eine wachsende Zahl wissenschaftstheoretisch informierter Arbeiten dazu aufgerufen, die historischen, sozio-kulturellen und politisch-ökonomi- schen Voraus setzungen und Effekte von Big Data differenziert zu analysieren sowie (technik)deterministisch und essentialistisch argumentierende Perspektiven zurückzu- weisen (boyd/Crawford 2012; Gitelman 2013)². Diese Beiträge zeigen sich tendenziell skeptisch gegenüber den Potenzialen von Big Data und betonen ein Auseinanderfallen von programmatischem Diskurs und ‚faktischer‘ Big-Data-Praxis.³ Dessen ungeachtet stimmen sie – mehr oder weniger explizit – der Diagnose zu, dass sich gegenwärtig ein „computational turn in thought and research“ (boyd/Crawford 2012: 665) abzeich- ne, der von manchen gar mit einem Kuhn’schen Paradigmenwechsel verglichen wird (Kitchin 2014). Dabei begründe Big Data eine „emerging Weltanschauung grounded across multiple domains in the public and private sectors, one that is need of [sic] deeper critical engagement“ (Crawford/Miltner/Gray 2014: 1664; Hervorh. i. O.). Wenn Big Data die gesellschaftlich etablierten Strukturen und Modi der Wissensproduktion und Wahrheitsfindung tiefgreifend transformieren, stellt ihre kritisch-reflexive Analyse nicht nur ein wissenschaftstheoretisches, sondern auch ein gesellschaftspolitisches und damit notwendigerweise feministisches Desiderat dar.

Eine solche Diskussion steht im deutschsprachigen Raum noch am Anfang. Me- diale Aufmerksamkeit erlangt sie bislang lediglich, wenn Big-Data-Analysen offen- sichtlich das ihnen attestierte Objektivitätsversprechen brechen – etwa wenn ein von Amazon zur Automatisierung von Personalrekrutierungen entwickelter Algorithmus systematisch die Bewerbungen von Männern bevorzugt (Der Standard 2018) oder wenn ein datenbasiert selbstlernender Algorithmus als Juror in einem fiktiven Schönheitswett- bewerb überdurchschnittlich viele kaukasisch aussehende Frauen unter die Schönsten wählt (ZEIT Online 2016). Zwar wird angesichts derartiger Fälle algorithmischer Dis-

durch die Menge und Mannigfaltigkeit ihrer Daten ebenso aus wie durch die Geschwindigkeit, mit der diese wachsen und in der ihre Auswertung erfolgt. Fokussiert wird damit auf vorgeblich eindeutige (informations)technische Charakteristika dieses Phänomens, während die sozialen, kul­

turellen, ökonomischen und politischen Aspekte (des Aufstiegs) von Big Data, wie sie hier interes­

sieren, ungleich weniger Beachtung finden (Crawford/Miltner/Gray 2014).

2 Dieser datenkritisch reflexive Diskurs findet gegenwärtig vor allem im anglo­amerikanischen Sprach raum statt, wo er u. a. mit den Zeitschriften Big Data & Society (gegründet 2014) so­

wie Digital Culture & Society (gegründet 2015) eine erste Institutionalisierung erfahren hat. Im deutschsprachigen Raum beginnt die einschlägige Auseinandersetzung gerade erst; Pionierpub­

likationen sind hier Reichert 2014a; Süssenguth 2015; Mämecke/Passoth/Wehner 2018; Houben/

Prietl 2018.

3 Einerseits habe das ‚materielle‘ Phänomen Big Data eine Geschichte, die weit länger zurückreicht als seine diskursive Prominenz, was angesichts von deutungsmächtigen Schlagworten wie ‚digi­

tale Transformation‘ oder ‚data revolution‘ aber allzu leicht übersehen wird (Barnes 2013; Barnes/

Wilson 2014: 1f.), andererseits fallen aktuelle Realisierungen von Big Data mitunter weit hinter die viel diskutierten Potenziale von Big Data zurück (Beer 2016: 2).

2-Gender3-19_Prietl.indd 12

2-Gender3-19_Prietl.indd 12 04.09.2019 18:02:4704.09.2019 18:02:47

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik 13

GENDER 3 | 2019

kriminierung schon einmal gefragt, ob Big-Data-Analysen sexistisch oder rassistisch sein können, die zur Erklärung bemühten Termini wie Bias, Verzerrung oder Fehler führen jedoch die Vorstellung fort, dass neutrale und objektive Ergebnisse möglich wären, wenn denn erst alle Fehler behoben sind. Sie bleiben damit hinter der wissen- schafts- und technikkritischen Einsicht zurück, wonach technische Artefakte ebenso wie Prozesse der Wissensproduktion niemals neutral, sondern immer ‚politisch‘ sind (früh:

Weizenbaum 1990; Paulitz 2005).

Die Frage, wie das Phänomen Big Data aus feministischer Perspektive einzu- schätzen ist, stellt derzeit eine Leerstelle dar. Diese greift der vorliegende Beitrag vor dem Hintergrund einer diskurstheoretisch informierten und feministisch inspirierten Ratio nalitätskritik auf (Abschnitt 2). Hierzu befragt er die Versprechen von Big Data, genauer die sich hierin artikulierenden erkenntnistheoretischen Prämissen einer Big- Data-basierten Wissensproduktion auf ihre Verflechtungen mit vergeschlechtlichten und vergeschlechtlichenden Macht- und Herrschaftsverhältnissen.⁴ Als diskursive Äußerun- gen sind die Versprechen von Big Data weder deckungsgleich mit der sozialen Praxis von Big-Data-Protagonist*innen noch kann von ihnen unmittelbar auf das ‚materielle‘

Phänomen Big Data geschlossen werden.⁵ Nichtsdestoweniger ist ihre Analyse instruk- tiv, wie angezeigt, wohnt Diskursen doch eine wirklichkeitskonstituierende Kraft inne, denn „it is also the very concept of Big Data itself that shapes decisions, judgments and notions of value – as it brings with it a vision for particular types of calculative or numerical knowing about individuals, groups and the social world“ (Beer 2017: 5).

Von Interesse ist damit, mit welchen Denkformen, Wahrheitsregimen und Regierungs- formen das ‚Konzept Big Data‘ als „programmatic mode of reasoning“ (Beer 2016: 5) verknüpft ist und welche Wahrnehmungs- und Bewertungsschemata es transportiert. Zu diesem Desiderat möchte der vorliegende Aufsatz einen Beitrag leisten, indem er eine feministisch inspirierte Perspektive anlegt, die Geschlecht intersektionalitätstheoretisch als stets mit anderen sozialen Differenzierungskategorien wie Klasse, Alter, Sexualität oder Ethnizität ‚überkreuzt‘ versteht und entsprechend nicht auf die Gegenüberstellung von Männern vs. Frauen bzw. Männlichkeit vs. Weiblichkeit reduziert (anstatt vieler:

Knapp 2005).

Hierzu werden die von Protagonist*innen, Fürsprecher*innen sowie Kritiker*innen von Big Data wiederholt deutungsmächtig gemachten Versprechen – sei es in affirmativer oder kritischer Manier – systematisch sondiert und zu drei epistemologischen Prämissen gebündelt (Abschnitt 3). Mit der vorgeschlagenen erkenntnistheoretischen Trias von Big Data soll eine vor allem im anglo-amerikanischen Sprachraum geführte, kritisch-reflexi- ve Diskussion rund um Big Data in den deutschsprachigen Raum überführt und einer

4 Damit steht weder die (Re)Produktion von sozialen Ungleichheiten qua datenbasierter Positions­

und Ressourcenzuweisung (Mau 2017) im Zentrum noch die ungleichen Zugänge zu bzw. Chancen der Nutzung von digitalen Informationstechnologien, wie sie mit den Konzepten „digital divide“

und „digital inequality“ erfasst werden (DiMaggio et al. 2004). Stattdessen werden die erkenntnis­

theoretischen Prämissen von Big Data, wie sie diskursiv deutungsmächtig gemacht werden und als solche die kulturelle Grundlage dieses Wahrheitsregimes bilden, auf ihre Vergeschlechtlichungen hin befragt.

5 In diesem Sinne unterscheidet der vorliegende Beitrag auch nicht zwischen ‚echten‘ Big­Data­

Analysen und ‚herkömmlichen‘ Auswertungen von Großdatensätzen, sondern berücksichtigt Dis­

kussionsbeiträge, die im Namen von Big Data getätigt werden.

14 Bianca Prietl

GENDER 3 | 2019

noch weitestgehend ausstehenden feministischen Reflexion zugeführt werden. Die Er- gebnisse dieser Analyse werden abschließend resümiert und diskutiert (Abschnitt 4).

2 Zu einer diskurstheoretisch informierten, feministisch inspirierten Rationalitätskritik

Der vorliegende Beitrag schließt an eine Tradition rationalitäts- und technikkritischer Diskussionen in der Wissenschafts- und Technikforschung sowie allgemeiner in den Sozial- und Geisteswissenschaften an, die in der Vergangenheit wiederholt auf die so- ziale Situiertheit sowie Herrschaftsförmigkeit von (wissenschaftlicher) Wissensproduk- tion ebenso hingewiesen hat wie auf die Bedeutung von Technik für die Produktion herrschaftsförmiger Wissensbestände (für einen Überblick aus Geschlechterperspekti- ve: Singer 2005). Für die hier interessierenden Fragen sind insbesondere die Arbeiten Donna Haraways impulsgebend, die sich bereits in den 1980er-Jahren mit den aufstre- benden Informations- und Kommunikationstechnologien befassten und diese als zentral für die Etablierung von „Technowissenschaften“ beschrieben. Technowissenschaften bezeichnen die zunehmende Verwischung von Grenzen zwischen ‚reiner‘ und ange- wandter Forschung, Natur- und Technikwissenschaften, aber auch Wissenschaft, Öko- nomie und Politik in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts (Singer 2005: 21). Sie begründen eine neue Wissensordnung, die nicht länger primär auf der Newton’schen Deduktions- und Induktionslogik beruhe, sondern auf einem dem Basteln vergleichba- ren, reflexiven „trial and error“-Vorgehen. Im Zentrum stünde anstatt der Suche nach universalen Naturgesetzen die Suche nach Anwendungsmöglichkeiten konkreter (tech- nischer) Lösungen. In einer Verkehrung der klassischen Ordnung der Moderne gehe es nun weniger darum, die ‚Wahrheit der Natur‘ zu ergründen, als neue Welten zu er- schaffen und zu optimieren (Weber 2017: 350ff.). In diesem Sinne repräsentieren die globalisierten Technowissenschaften für Haraway nicht nur konkrete dominierende Technologien, sondern begründen spezifische Weltzugänge, Erkenntnismöglichkeiten und politische Gestaltungsoptionen, die sowohl Möglichkeiten zur Überwindung von binär-dualistischen Hierarchien offerieren als auch eine potenzielle Quelle ihrer Fort- und Festschreibung darstellen.

Mit ihren Arbeiten bietet Haraway eine feministisch und anti-rassistisch ausgerich- tete Perspektive auf Technowissenschaften, die für die in Big Data angelegten Struk- turen und Prozesse der patriarchalen, kolonialen sowie kapitalistischen Herrschaft und Ausbeutung sensibilisiert, ohne dabei Technik generell zu dämonisieren oder für femi- nistische Positionen eine ‚unschuldige‘ Perspektive zu reklamieren (Haraway 2004).

Vielmehr betont sie, dass jeder Erkenntnisanspruch „situiert“ ist und Objektivität des- halb unauflöslich mit der Forderung nach Sichtbarmachung der (eigenen) Erkenntnis- position zu verknüpfen sei. Dies beinhaltet nicht zuletzt den reflexiven Einbezug der an der Erkenntnisproduktion beteiligten technologischen Apparate, etwa der Techniken der Visualisierung oder Vermessung (Haraway 2017). In diesem Sinne „[ist] die tech- nische Rekonfiguration der Welt […] kein neutrales Fortschrittsprojekt, sondern eine umkämpfte und höchst politische Angelegenheit, die von vielen Akteur_innen mit un-

2-Gender3-19_Prietl.indd 14

2-Gender3-19_Prietl.indd 14 04.09.2019 18:02:4704.09.2019 18:02:47

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik 15

GENDER 3 | 2019

terschiedlichen Interessen, Perspektiven und Rhetoriken vorangetrieben wird“ (Weber 2017: 357). Welche Versprechen, Rationalitäten und Normen im Namen von Big Data deutungsmächtig gemacht werden, was innerhalb dieser Logiken gewusst und wie ge- handelt werden kann, sind folglich zentrale Fragen für eine feministische Rationalitäts- kritik von Big Data. Ihre Erörterung ist zugleich Voraussetzung für die von Haraway geforderte engagierte Intervention in und Verantwortungsübernahme für technologische Innovation.

Analytisch lassen sich diese Fragen im Anschluss an Michel Foucaults Konzept des Macht/Wissens (Foucault 2012: 98) weiter zuspitzen (Paulitz 2005). Wie bereits bei David Beer (2016, 2017) angedeutet, lässt sich Big Data als Kern eines aufstreben- den Wahrheitsregimes konzeptualisieren, das prästrukturiert, wer als Produzent*in von wahrem Wissen anerkannt wird, wie Wahrheitsansprüche erhoben werden können und was folglich wissbar bzw. nicht-wissbar wird. Für Foucault ist die Analyse der in einer Gesellschaft „bevorzugte[n] Techniken und Verfahren der Wahrheitsfindung“ (Foucault 1978: 51) untrennbar mit der Machtfrage verbunden, denn die Macht entfalte ihre Wir- kung primär über, durch und vermittels Wissen, indem sie „ein Wissen oder vielmehr Wissensapparate entwickelt, organisiert und in Umlauf setzt“ (Foucault 1978: 87). In diesem Sinne ist Big Data sowohl als eine Technik der Wissensproduktion und damit als eine Machtform in den Blick zu nehmen als auch als ein Instrument, das unterschiedli- che Interessen befördern und verschiedene Machtverhältnisse unterstützen kann. Ana- lyseleitend sind folglich die Fragen, wer im Kontext von Big Data was wie wissen kann und – mindestens ebenso wichtig – wem überhaupt epistemische Autorität zuerkannt wird, wie Wahrheitsansprüche erhoben werden können und was derart (un)wissbar wird.

3 Die erkenntnistheoretische Trias von Big Data

Diese Fragen werden nachfolgend – ohne Anspruch auf Vollständigkeit – mit Blick auf drei zentrale epistemologische Prämissen von Big Data sondiert: (1) Datenfunda- mentalismus, (2) post-explanativer Antizipationspragmatismus und (3) anti-politischer Solutionismus.

3.1 Datenfundamentalismus

Spätestens seit Chris Anderson als Chefredakteur des weltweit einflussreichen US-ame- rikanischen Technik-Magazins WIRED 2008 in einem Leitartikel ‚das Ende der Theorie‘

ausrief, um im selben polemisierenden Ton das etablierte (natur)wissenschaftliche Er- kenntnismodell überhaupt für überholt und obsolet zu erklären, wird darüber diskutiert, ob in Zeiten von Big Data Theorie im weitesten Sinne überhaupt noch notwendige Vo- raussetzung für Erkenntnisgewinnung ist oder ob bessere Einsichten nicht gar nur ohne theoretisch informierte, sprich: prästrukturierte, Analysen gewonnen werden können.

So postulieren Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier (2013), selbsterklärte Botschafter von Big Data, in der Einleitung zu ihrem Buch Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think:

16 Bianca Prietl

GENDER 3 | 2019

„Before big data, our analysis was usually limited to testing a small number of hypotheses that we defined well before we even collected the data. When we let the data speak, we can make connections that we had never thought existed.” (Mayer­Schönberger/Cukier 2013: 14)

Die Kernidee dieser von Kate Crawford (2013) kritisch als „Datenfundamentalismus“

bezeichneten Erkenntnisprämisse ist, dass (selbstlernende) Algorithmen ‚frei‘ und selbstständig – das heißt ohne Rückgriff auf theoretische Modelle oder Hypothesen – in großen Datensätzen nach Mustern suchen und derart auch unvorhersehbare Zusammen- hänge aufdecken. Anstatt theoretische Modelle und Hypothesen zu prüfen und damit idealtypisch deduktiv vorzugehen, soll Erkenntnis durch streng induktives Vorgehen generiert werden. Imaginiert wird also eine „datengesteuerte Wissenschaf[t]“ (Reichert 2014b: 11; Hervorh. i. O.) oder gar eine „data-driven rather than knowledge-driven science“ (Kitchin 2014: 1; Hervorh. B. P.), die sich als Wiedergängerin streng positivis- tischer Erkenntnismodelle geriert, wie Jim Thatcher pointiert kritisiert: „[T]he big data movement requires the belief that life can be captured and modeled by data or even fully transformed into it“ (Thatcher 2014: 1768).

Big Data gründet also einerseits auf dem Glauben, dass Daten ein unmittelbarer Ausdruck der (empirischen) Realität seien, die es entsprechend einfach nur zu sammeln und auszuwerten gilt, um Wissen über die (soziale) Welt zu generieren, sowie ande- rerseits auf einer wissenschaftstheoretisch gleichermaßen umstrittenen Vorstellung von Objektivität als subjektfreier, neutraler Erkenntnis. Außer Acht gelassen werden damit nicht nur die vielzähligen Beiträge rationalitätskritischer Wissenschaftsanalysen, die zeigen, „daß Wissen nicht einfach eine Entdeckung von etwas, sondern immer abhängig von den Wahrnehmenden ist, daß wir die Wirklichkeit nicht einfach abbilden können, so wie sie ‚an sich‘ ist, sondern Wahrnehmen ein aktiver Prozeß ist“ (Singer 2005: 17);

unbeachtet bleiben offenbar auch methodische Überlegungen der Empirischen Sozial- forschung, Analysen der sozialwissenschaftlichen Zahlen- und Accountingforschung sowie der sich jüngst formierenden Critical Data Studies, denen die Einsicht gemein ist, dass Daten entgegen der alltagsweltlichen Repräsentationsthese niemals einfach ‚ge- geben‘ und neutral sind, sondern immer schon ‚zubereitet‘, verarbeitet und „cooked“, um mit Lisa Gitelmans (2013) prominenter Metapher „raw data is an oxymoron“ zu sprechen. Daten stellen demnach alles andere als einen außer- oder vorsozialen Input für Informationen und Wissen dar; vielmehr sind sie das Produkt vielzähliger Prakti- ken der Kategorisierung und Klassifikation, der Herstellung von Vergleichbarkeit, der Grenzziehung zwischen Ein- und Auszuschließendem, Relevantem und Nicht-Relevan- tem. Kurz: Daten sind methodisch absichtsvoll generierte, notwendigerweise selektiv- abstrahierende Reduktionen sozialer Wirklichkeit und zugleich Elemente der Herstel- lung dieser Wirklichkeit (u. a. Heintz 2010; Mau 2017: 30; Busch 2017).

Im starken Kontrast dazu berufen sich Big-Data-Apologet*innen auf eine positivis- tisch-naive Vorstellung von Objektivität, wie sie sich im 19. Jahrhundert als eine von persönlichen Einflüssen unabhängige Erkenntnis bzw. Sichtweise als Ideal der moder- nen Wissenschaft durchsetzte. Galt die Urteilskraft und -fähigkeit von Wissenschaft- ler*innen im 18. Jahrhundert noch als zentral für deren Eignung und bürgten Personen hohen sozialen Ranges mit ihrem Namen und entsprechend persönlich als Zeugen wis- senschaftlicher Experimente für deren Ergebnisse, so setzte sich im 19. Jahrhundert das Motto durch: ‚Die Natur soll für sich selbst sprechen‘ (Singer 2005: 62ff.). Diese von

2-Gender3-19_Prietl.indd 16

2-Gender3-19_Prietl.indd 16 04.09.2019 18:02:4704.09.2019 18:02:47

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik 17

GENDER 3 | 2019

Lorraine Daston und Peter Galison (1992) als „mechanisch“ oder „nicht-interventionis- tisch“ bezeichnete Vorstellung von Objektivität desavouierte den Menschen als Subjekt des Wissens, das durch seine Urteile und Interpretationen die Abbilder der Natur zu ver- fälschen drohe. Im Kontrast zum menschlichen Erkenntnissubjekt wurde die Maschine zum „Ideal des disziplinierten Wissenschaftlers“ (Singer 2005: 64) erklärt. Mit dem Aufstieg technischer Apparaturen, die den Körper als Beobachtungs- und Messinstru- ment im 19. Jahrhundert zunehmend ersetzten, gewannen auch vorzugweise numerische Daten an Bedeutung für die wissenschaftliche Erkenntnisproduktion und -kommunika- tion (Heintz 2007). Da diese, wenngleich von einer konkreten Person an einem konkre- ten Ort zu einer konkreten Zeit und in einem konkreten Kontext erzeugt, unabhängig von alledem kommuniziert und verstanden werden können, gelten sie als Inbegriff des Ideals personenunabhängiger Objektivität.

Der feministischen Epistemologiekritik ist die Einsicht zu verdanken, dass diesem modernen Objektivitätsideal die Vorstellung eines unpersönlichen, nicht-situierten, ra- tional-vernünftigen Erkenntnissubjekts zugrunde liegt, das in der okzidentalen Wissens- ordnung als männliches Subjekt in Abgrenzung von der emotional-körperlich situierten Frau gedacht und konstituiert wurde:

„Auf der symbolisch­kulturellen Ebene verläuft die Trennung zwischen männlicher Objektivität und weiblicher Subjektivität entlang der Dichotomie Subjekt/Objekt, Kultur/Natur, Rationalität/Gefühl, öf­

fentlich/privat. Subjektstatus, Rationalität, Kulturtätigkeit und Transzendenz wird dem Männlichen zu­

geordnet, während Körperlichkeit, Naturhaftigkeit und Immanenz dem Weiblichen zugeschrieben wird […]. Das positive Selbstverständnis der Wissenschaftler findet sich im machtproduktiven Gegensatz zu einem tendenziell als irrational, uneducated, gefühlsverbunden, körper­ und kontextfixiert klassifizier­

ten Weiblichen.“ (Singer 2005: 83; Hervorh. i. O.)

Diese als androzentrisch und von postkolonialen Theoretiker*innen auch als eurozen- trisch kritisierte Vorstellung von Objektivität als ‚Blick von nirgendwo‘ diente nicht nur lange Zeit dazu, den Ausschluss von Frauen aus dem akademischen Feld zu legitimie- ren; sie marginalisiert(e) auch Erkenntnisformen und Wissensbestände, die auf gelebter körperlicher Erfahrung oder mündlicher Weitergabe beruhen (Haraway 2017).

Im Kontext des von Big Data ausgelobten Datenfundamentalismus scheint diese tradierte Vorstellung westlicher, männlicher Rationalität und Objektivität nun erneut deutungsmächtig zu werden und ein Einfallstor für geschlechterbezogene Ausschlüsse zu eröffnen. Erste Hinweise darauf finden sich bei Renyi Hong (2016), die im Zuge der Profilierung von Big-Data-Methoden im Human Ressource Management eine zwei- fache Marginalisierung von Frauen beobachtet: Die Assoziation von Rechen-, Program- mier- und Analysekompetenzen mit Männlichkeit benachteilige Frauen als Angehörige der Profession Human Ressource Management. Zudem führe die Forderung nach „har- ten Zahlen“ zur Außerachtlassung von emotionaler Arbeit, wie sie zumeist von Frauen geleistet wird und nur schwer quantifizierbar ist. Vergleichbare Lehren lassen sich aus historischen Arbeiten zu Quantifizierungsbestrebungen in der Humangeografie und So- zialphysik ziehen: So favorisiert(e) der Ruf nach Datafizierung und numerischer Reprä- sentation nicht nur ein mechanistisches Menschenbild, das komplexe, irrationale und variable Verhaltensweisen nicht zu erfassen in der Lage ist; die einschlägigen Forschun- gen erwiesen sich auch tendenziell als blind für Machtverhältnisse, Klassenkonflikte

18 Bianca Prietl

GENDER 3 | 2019

und kulturell-symbolische Phänomene, die sich nur schwer in Zahlen fassen lassen (Barnes/Wilson 2014: 10; Kitchin 2014: 8; Mazzocchi 2014; zu den Vergeschlechtli- chungen einer „Epistemologie des Formalen“ siehe auch Bath 2009: 101–218). Mit dem von Big Data propagierten Datenfundamentalismus wird also ein positivistischer, data- fizierender Weltzugriff deutungsmächtig, der zum einen andro- wie eurozentristische Erkenntnisideale erneut privilegiert und zum anderen solche Aspekte der sozialen Wirk- lichkeit ausblendet, die sich einer einfachen datenförmigen Repräsentation entziehen.

3.2 Post-explanativer Antizipationspragmatismus

Ausgelobtes Ziel von Big Data ist nicht länger, ein Phänomen zu verstehen oder zu erklären – also die klassischen Warum- oder Wie-Fragen zu stellen. Stattdessen wird Erkenntnisgewinnung auf das Bearbeiten der Was- oder Wer-Fragen reduziert – näm- lich darauf, probabilistische Vorhersagen zu treffen, wie es der bereits zitierte Chris Anderson so simpel wie lakonisch auf den Punkt bringt:

„Who knows why people do what they do? The point is they do it, and we can track and measure it with unprecedented fidelity.” (Anderson 2008: o. S.)

Dieses von Mark Andrejevic (2014) als „pragmatistisch“ beschriebene Erkenntnis- modell räumt Korrelation den Vorrang gegenüber Kausalität ein: „‚big data mining‘

privi leges correlation and prediction over explanation and comprehension“ (Andrejevic 2014: 1675). Der damit verbundene „correlationism“ (Bowker 2014: 1796) realisiert sich methodologisch in der Regressionsanalyse als zentrale Technik von Big-Data-Ana- lysen. Dabei wird nach Mustern in der Beziehung zwischen verschiedenen Variablen gesucht, indem berechnet wird, wie diese in einem bestimmten Datensatz miteinander korrelieren. Auf dieser Basis wird ein Modell für die Beziehung der betreffenden Va- riablen konstruiert, das wiederum Vorhersagen darüber erlaubt, wie sich die betrachteten Variablen in Zukunft gemeinsam entwickeln werden. Diese – zugegebenermaßen äu- ßerst verkürzte – Darstellung von Regressionsanalysen zeigt, dass Big-Data-Analysen im Kern da rauf ausgelegt sind, aus Mustern, die in zwangsläufig immer schon aus der Vergangenheit stammenden Daten gefunden werden, Annäherungen über die Zukunft abzuleiten. Vincanne Adams, Michelle Murphy und Adele E. Clarke (2009) konstatieren mit dem Aufstieg von Big Data entsprechend auch einen epistemologischen Wandel weg von einem „Regime der Wahrheit“ und hin zu einem „Regime der Antizipation“, in dem Abduktion zum zentralen Modus des Schlussfolgerns wird: „Abduction moves reason- ing temporally from data gathered about the past to simulations or probabilistic antici- pations of the future that in turn demand action in the present“ (Adams/Murphy/Clarke 2009: 255). Erste Versuche, probabilistisch-prädikatives Wissen für die antizipierende Gestaltung bzw. Regierung der Zukunft in der Gegenwart fruchtbar zu machen, fin- den sich aktuell in so unterschiedlichen Feldern wie der Verbrechensbekämpfung, dem Strafvollzug, der Kreditvergabe oder der Personalauswahl (kritisch: O’Neil 2018). Ge- radezu euphorisch verkündet Alex Pentland, Leiter des Big-Data-Forschungszentrums am MIT, in seinem Buch Social Physics:

2-Gender3-19_Prietl.indd 18

2-Gender3-19_Prietl.indd 18 04.09.2019 18:02:4704.09.2019 18:02:47

Die Versprechen von Big Data im Spiegel feministischer Rationalitätskritik 19

GENDER 3 | 2019

„[B]ig data brings us closer to a probabilistic universe where human behavior can be predicted from me­

tadata, to build a society that is better at avoiding market crashes, ethnic and religious violence, polit­

ical stalemates, widespread corruption, and dangerous concentrations of power” (Pentland 2014: 16).

Laut Geoffrey Bowker (2014) birgt das Korrelationsprimat von Big Data grundsätzlich die Chance, Zusammenhänge jenseits gesellschaftlicher Stereotype zu ergründen, wenn etwa nach Mustern im Verhalten von Personen gesucht wird, ohne a priori Geschlecht, Klasse oder Alter als unabhängige und entsprechend bedeutsame Variable setzen zu müssen. Die Reduktion von Erkenntniszielen auf die Identifikation von derartigen Mus- tern lasse diesen Vorteil jedoch rasch in einen Nachteil umschlagen: Werden nämlich (soziale) Muster als positivistischer Ausdruck von Wahrheit verkannt und als probabilis- tische Annäherung über die Zukunft entsprechend in diese fortgeschrieben, entfalteten Big Data nur allzu rasch eine ‚konservierende Tendenz‘. Exemplarisch lässt sich dies mit Blick auf datenbasierte Risikobewertungssysteme illustrieren, wie sie im US-ameri- kanischen Strafvollzug verbreiteten Einsatz finden, um Entscheidungen über vorzeitige Entlassung zu informieren. Der investigativ-journalistischen Plattform ProRepublica zufolge wird Afroamerikaner*innen hierbei systematisch ein höheres Rückfallrisiko attestiert als sog. ‚weißen‘ Amerikaner*innen – und zwar ohne dass ethnisierte oder rassisierte Gruppenzugehörigkeiten überhaupt als Variable erhoben werden (Angwin et al. 2016). Der selbstlernende Risikobewertungsalgorithmus gründet seine Einschätzung vielmehr auf den in den Datensätzen des Straf- und Gefangenensystems identifizierten Zusammenhängen, wonach etwa Schulabbrecher*innen und Erwerbslose genauso ein höheres Delinquenzrisiko aufweisen wie Personen, unter deren Familienangehörigen sich Vorbestrafte befinden. Weisen nun Afroamerikaner*innen öfter diese oder andere Variablen auf, die statistisch ihr Rückfallrisiko erhöhen – wovon angesichts existieren- der Ungleichheiten in der Gesellschaft ausgegangen werden muss –, und informieren diese Befunde unhinterfragt ihre individuellen Risikoscores, dann werden soziale Un- gleichheitsstrukturen schicksalsgleich in die Zukunft einzelner Menschen fortgeschrie- ben. Denn gleichgültig, ob Big-DataAnalysen explizit soziale Kategorien voraussetzen oder nicht, „the world is structured in such a way as to make the categories have real consequences“ (Bowker 2014: 1797).

Die Big Data zugrunde liegenden „post-explanatory pragmatics“ (Andrejevic 2014: 1675) bergen deshalb, zumal in Kombination mit dem gleichermaßen durch Big Data propagierten Antizipationsregime, die Gefahr, soziale Ungleichheits- und Herr- schaftsverhältnisse zu affirmieren und zu reproduzieren. Damit droht die erhoffte Unab- hängigkeit von menschlichen Einflüssen nicht zu mehr Neutralität, sondern zur unaus- weichlichen technologischen Fortschreibung diskriminierender sozialer Strukturen zu führen. Erschwerend kommt hinzu, dass den Ergebnissen von Big-Data-Analysen aus mindestens drei Gründen nur schwer zu widersprechen ist: Mit der symbolischen Auto- rität von Daten ausgestattet, bedarf ein Einspruch, der auf Erfolg hoffen will, entweder alternativer Daten oder einer fundierten Kritik der vorliegenden Daten nebst ihrer Erhe- bungs- und Auswertungsmethoden, wie Bettina Heintz (2010: 172) schon für numeri- sche Zahlen erörterte. Beides verlangt nur Wenigen verfügbare Einsicht in und Kenntnis über die Herstellungsbedingungen und Produktionsprozesse von Big Data. Zweitens sind mittels Big Data getroffene Entscheidungen oftmals undurchschaubar und entspre-

20 Bianca Prietl

GENDER 3 | 2019

chend schwer kritisierbar, weil sie nicht qualitativ begründet werden, ja mitunter nicht einmal nach einer Erklärung für die identifizierten Muster gesucht wird (Andrejevic 2014: 1679). Letztlich gilt auch für Big Data: „code is law“ (Lessig 1999); denn wo kein Mensch, sondern eine Maschine hinter Entscheidungen steht, gibt es auch niemanden, an den Kritik oder Einspruch gerichtet werden könnte.

3.3 Anti-politischer Solutionismus

Technikutopien, wie sie sich etwa als Medienutopien rund um das Web 2.0 und den sog.

3-D-Druck entspinnen (Dickel/Schrape 2015) oder als Rechtfertigungsordnungen das Handeln der digitalen Eliten der großen Internet- und Datenkonzerne motivieren und legitimieren (Nachtwey/Seidl 2017; Morozov 2013), rekurrieren auf ein „solutionisti- sches Ethos“, wie es schon für die sog. „kalifornische Ideologie“⁶ der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts zentral war. Dabei verschmelzen in bemerkenswert eklektischer Weise Anleihen bei anarchischer Gegenkultur und militärisch-industrieller Forschungskultur zur Vision eines ‚Weltverbessererunternehmertums‘, mit der sich die Protagonist*innen von Big Data als Heilsbringer*innen imaginieren, die die Fehler und Probleme der Menschheit mittels neuester Informations- und Datentechnologien lösen. Mit missiona- rischem Gestus proklamiert etwa Mark Zuckerberg, Mitbegründer und CEO von Face- book, 2017 in einem ‚offenen Brief‘ an die Facebook-Community:

„[T]he most important thing we at Facebook can do is develop the social infrastructure to give people the power to build a global community that works for all of us […] – for supporting us, for keeping us safe, for informing us, for civic engagement, and for inclusion of all.” (Zuckerberg 2017: o. S.)

Basierend auf der implizit monistischen Vorstellung, dass jedes Problem – so auch jedes soziale – auf eine Reihe von kleinen, überschau- und damit bearbeitbaren Problemen reduziert werden könne, lautet das ausgegebene Motto: „Die Welt ist voller ‚Bugs‘, und es ist die Mission jeder Solutionistin, diese nach und nach zu ‚fixen‘“ (Nachtwey/

Seidl 2017: 22). In Kombination mit libertären Idealen und einem tiefen Misstrauen ge- genüber der etablierten Politik entfaltet dieser optimistische Glaube an den technischen Fortschritt einen tendenziell „anti-politischen“ Gestus, wobei die „politisch organisierte normative Selbstregulierung von Gesellschaften […] als technologisch substituierbar und die Demokratie als […] ‚veraltete Technologie‘ verstanden [wird]“ (Nachtwey/

Seidl 2017: 22). An die Stelle von politischer Auseinandersetzung und öffentlicher Mei- nungsbildung soll eine virtuelle agora, ein digitaler Diskussionsraum, treten, in dem alle frei und gleichberechtigt sprechen können, um so den Grundstein für eine neue Demokratie zu legen und der Trias von Demokratisierung, Dezentralisierung und Eman- zipation zum Erfolg zu verhelfen (kritisch: Barbrook/Cameron 1996; Dickel/Schrape 2015: 442).

6 Barbrook und Cameron (1996) beschreiben die im Silicon Valley verbreitete ‚Weltanschauung‘ des Internet­ und Informationszeitalters als „bizarre“, „ambivalente“, „hybride“ und „oppositionelle“

Kombination von „cultural bohemianism“, „hippie anarchism“ (56) und „anti­corporatism“ (52) auf der einen sowie „economic liberalism“ (56), „entrepreneurial zeal of the yuppies“ (45) und

„laissez faire ideology“ (52) auf der anderen Seite.

2-Gender3-19_Prietl.indd 20

2-Gender3-19_Prietl.indd 20 04.09.2019 18:02:4804.09.2019 18:02:48